对流可分辨尺度集合预报对河南“21·7”极端降水事件可预报性研究  

作　　者：朱科锋 张晨悦 薛明 杨楠 

机构地区：[1]南京气象科技创新研究院,中国气象局交通气象重点开放实验室,南京210041 [2]南京大学中尺度灾害性天气教育部重点实验室,南京210093 [3]Center for Analysis and Prediction of Storms and School of Meteorology University of Oklahoma,Norman Oklahoma 7072,USA

出　　处：《中国科学：地球科学》2022年第10期1905-1928,共24页Scientia Sinica(Terrae)

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:41975124、41730965);国家重点研发计划项目(编号:2018YFC1507604)资助。

摘　　要：2021年7月19~21日,河南省遭遇了极端降水事件,小时最大降雨量突破历史极值,高达201.9mm h^(-1).本文设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一是以NCEP GEFS为初始和侧边界条件(命名为CEFS_GEFS),二是以ERA5为初始和侧边界条件并结合时间滞后方法的集合预报(命名为CEFS_ERA).对于24h累计降水,两组对流尺度集合预报都能较好地再现太行山附近的强降水,但多数成员对发生在郑州的极端降水预报存在明显的位置偏差.对于小时降水,一些好的成员能够模拟极端降水事件的演变和传播,但所有集合成员都低估了极端的小时降雨量,位置误差从几十到几百公里不等,这主要是因为模式尚无法准确预报中尺度低涡与地形阻挡形成急流的辐合位置有关.总的来说,此类城市尺度郑州极端小时降水的可预报性较低,因为极端事件的发生需要许多有利条件同时发生,预报模型尚无法准确预报每一个中小尺度过程.客观评分上,CEFS_GEFS的表现优于CEFS_ERA,这主要是因为大尺度降水位置取决于天气尺度环境,CEFS_ERA预报的离散度不够,导致最终降水整体偏西,概率预报误差较大.在上述分析基础上,考虑到预报存在系统位置偏差,提出了一种新的基于邻域的降水概率预报方法,与传统的降水概率相比,新方法显著提升了日降雨和小时降雨的概率预报技巧.

关 键 词：对流可分辨尺度集合预报 邻域法降水概率 极端降水事件 

分 类 号：P457.6[天文地球—大气科学及气象学]